【摘 要】
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目的建立基于超声影像特征预测乳腺良恶性肿瘤的Logistic回归模型,并探讨预测模型在鉴别乳腺良恶性肿瘤中的应用价值。方法回顾性收集浙江省金华市人民医院2011年1月至2015年
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目的建立基于超声影像特征预测乳腺良恶性肿瘤的Logistic回归模型,并探讨预测模型在鉴别乳腺良恶性肿瘤中的应用价值。方法回顾性收集浙江省金华市人民医院2011年1月至2015年6月经病理证实的288例乳腺肿瘤患者,其中良性肿瘤、恶性肿瘤各144例,比较两组彩色多普勒超声各项指标特征,以病理诊断结果作为金标准,建立Logistic回归模型,绘制ROC曲线并计算曲线下面积。结果单因素及多因素Logistic回归分析结果显示:乳腺肿瘤形态(OR=7.149)、肿瘤边界(OR=8.908)、回声均匀度(OR=3.374)、包膜情况(OR=13.079)、蟹足或毛刺(OR=15.690)是乳腺良恶性肿瘤鉴别诊断的主要超声影像特征指标。Logistic回归模型对乳腺良恶性肿瘤的预测正确率为94.4%(272/288)、灵敏度91.7%(132/144)、特异度97.2%(140/144)、阳性预测价值97.1%(132/136)、阴性预测价值92.1%(140/152)。ROC曲线下面积为0.944±0.016,P<0.001,95%CI:0.914~0.975。结论基于超声影像特征的Logistic预测模型对于鉴别乳腺良恶性肿瘤具有较高的价值,可用于指导临床实践。
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